数据探索分析

  • 机器学习算法核心教程与Python实践

    算法选择快速参考 在深入了解每个算法的细节之前,您可以根据您的任务类型和应用场景,使用下表进行快速参考: 任务类型 算法 典型应用场景 分类 (Classification) 逻辑回归 (Logistic Regression) 二分类问题、广告点击率预测、信用评分 K-近邻 (KNN) 图像识别、推荐系统(基于用户的相似性) 支持向量机 (SVM) 高维数…

    数据探索分析 2025年9月8日 37
  • 2012 – 2024年各国轨道发射数据图

    马斯克转发的 轨道发射数据图!统计了2012 – 2024年各国轨道发射数据,直观展现航天实力变迁👇 美国(含SpaceX)发射量一路飙升,总次数628次,送58名宇航员;中国紧追不舍,468次发射+32名航天员,展现强劲航天力🚀 美国(不含SpaceX)201次发射,仅送2名宇航员,对比超明显~ 换言之,要是没有马斯克和…

    2025年7月29日 45
  • 【美团】可信实验白皮书系列03:随机对照实验

    可信实验白皮书系列03:随机对照实验 2025年06月05日 作者: 履约数据&外卖数据 文章链接 18881字 38分钟阅读 本文系《可信实验白皮书》系列的第三篇文章,第一篇文章我们介绍了为什么要写AB实验白皮书,第二篇文章讲解了AB实验的理论原理及其背后的统计学基础。本篇我们将重点介绍随机对照实验相关的一些基础知识,…

    2025年6月24日 53
  • 【美团】可信实验白皮书系列02:AB实验基础

    可信实验白皮书系列02:AB实验基础 2025年05月23日 作者: 履约数据&外卖数据 文章链接 2807字 6分钟阅读 2.1 实验基础原理概述 AB实验原理源于统计学中经典的Rubin潜在结果模型(也称反事实因果推断框架)。考虑最简单的情况,当我们想要比较两个策略的差异以获得更优策略时。如图2-1所示,最理想的方案是面向同一拨…

    2025年6月24日 53
  • 两种学科的故事:对统计学与大数据相互作用的详尽分析

    引言 21世纪的黎明以数据的洪流为标志,将“大数据”一词推入了商业、技术和科学领域的词典核心。这个看似源于硅谷和软件的新范式,常常被认为是在挑战甚至取代拥有数百年历史、以严谨著称的统计学。 本报告旨在论证,这种观点是一种简单化的误读。统计学与大数据并非竞争对手,而是两个截然不同但又紧密相连的智力与技术…

    2025年6月22日 57
  • AI爬虫正在摧毁中小网站?开发者被迫封禁整个国家IP自救实录

    「我的网站每分钟被AI爬虫请求上千次,服务器已经快烧起来了!」——这已成为全球独立开发者最真实的噩梦。当科技巨头们疯狂抓取数据训练AI时,无数中小网站正默默承受着这场数据掠夺战的代价。 一、AI爬虫攻击现场直击 1.1 个人开发者的崩溃日记 案例1:技术教育家Xe Iaso的Git服务器遭遇亚马逊爬虫持续轰炸,即使屏蔽巴…

    令爷原创 2025年3月28日 96
  • AI驱动的数据抓取新时代:从BeautifulSoup到智能爬虫工具

    在数据驱动的AI时代,获取高质量的网络数据变得越来越重要。传统的网页抓取方法正在被新一代智能工具所取代,这些工具不仅简化了数据获取过程,还提高了数据质量。本文将带你了解从传统方法到最新AI驱动工具的演变,帮助你选择最适合自己项目的数据抓取解决方案。 传统爬虫的局限性 网络数据抓取一直是AI和数据分析项目…

    令爷原创 2025年3月16日 95
  • 50个最佳机器学习公共数据集

    外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息,整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单,为大家分享一下~ 外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息,整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单,为大家分享一下~ 提前说下须知: 一、寻找数据集的意义 根据CMU的说法,寻找一个好用的数据…

    令爷收藏 2024年10月1日 152
  • 用户调研之标准化可用性问卷

    用户调研之标准化可用性问卷 来源:https://www.biaodianfu.com/summary-of-examined-usability-surveys.html 最近收到了对两个平台进行对比调研的需求,原以为做下简单的问卷设计就可以了,找了一些资料发现中间的门道还是非常的深,想要很好的掌握实属不易。可用性测试的问卷有很多中,如下图: 什么是标准化的问卷 问…

    2024年9月10日 184
  • 2023年5个自动化EDA库推荐

    2023年5个自动化EDA库推荐 来源:deephub EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作,但是由于EDA是不可避免的,所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形,而是获得对数据集的理解,并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化…

    2024年9月10日 153
  • 数据探索工具Dataprep.eda

    数据探索工具Dataprep.eda 来源: https://www.biaodianfu.com Pandas-profiling(2016)被称为EDA(Exploratory Data Analysis)分析的典型工具,然而Pandas-profiling的一个主要缺点是它提供的是数据集的侧写,而EDA是一个迭代的过程,分析过程中会对对数据不断进行质疑、理解、处理、转换等。 Pandas-profiling严格的…

    2024年9月8日 157
  • Pandas基础教程之替换SQL

    Pandas基础教程之替换SQL 来源: https://www.biaodianfu.com 对于很多数据分析的同学来说,最熟悉的莫过于SQL,针对数据处理问题,脑海里的第一反应也往往都是SQL,而在日常的工作中往往也需要在Pandas的DataFrame数据上处理和分析数据,今天就一起来学习Pandas。 使用Pandas代替SQL 选择列 ## select COL1, COL2 from …

    2024年9月8日 134
  • 统计学基础之摘要统计

    统计学基础之摘要统计 来源: https://www.biaodianfu.com 什么是摘要统计? 摘要统计是一种用来描述、概括和呈现数据集特征的统计学工具。它们通常用于数据分析的初步阶段,可以帮助研究者理解数据的基本趋势和模式,但不用于从样本推断总体的结论。摘要统计主要包括两类指标:集中趋势的度量和离散程度的度量。 集中趋…

    2024年9月8日 141
  • 探索性数据分析详解

    探索性数据分析详解 来源: https://www.biaodianfu.com 什么是探索性数据分析? 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA) 是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 探索…

    2024年9月8日 177
  • 机器学习/数据分析之缺失值处理

    机器学习/数据分析之缺失值处理 来源: https://www.biaodianfu.com 在机器学习数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享。 数据缺失类型 完全随机丢失(MCAR,Missing Completely at Random) :某个变量是否缺失与它自身的值无关,也与其他任何变量的…

    2024年9月8日 188

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